上一次我們完成了任意多層的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)傍妒,并且學(xué)習(xí)了一些改進(jìn)的優(yōu)化方法,這是使網(wǎng)絡(luò)更容易訓(xùn)練的一個(gè)思路爹袁,另一個(gè)思路就是Batch Norm...

收錄了2篇文章 · 1人關(guān)注
上一次我們完成了任意多層的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)傍妒,并且學(xué)習(xí)了一些改進(jìn)的優(yōu)化方法,這是使網(wǎng)絡(luò)更容易訓(xùn)練的一個(gè)思路爹袁,另一個(gè)思路就是Batch Norm...
這一篇真正開(kāi)始進(jìn)入深度學(xué)習(xí)里面的核心操作了-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比肄,這是繼Fully-Connected Neural Nets(全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))又比較綜...